TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #32 · 7 фев.

Скорее всего уже слышали, что складывать строки через + это плохая практика. Падение производительности, и всё такое. Без лишних слов, давайте измерять: from timeit import timeit def t1(): # складываем 10 строк через + из переменной t = 'text' for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t2(): # склеиваем список строк через метод join arr = ['text'] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t3(): # складываем через + но не из переменной а непосредственно инлайн объекты for _ in range(1000): s = 'text' + 'text' + 'text' + ... # всего 10 раз Теперь каждую строку склейки запустим по 10М раз >>> timeit(t1, number=10000) 0.21951690399964718 >>> timeit(t2, number=10000) 1.4978306379998685 >>> timeit(t3, number=10000) 0.2213820789993406 Хм, а нам говорили что через "+" это плохо и медленно ))) 😁 Тут стоит учитывать, что речь идёт о склейке множества длинных строк. Давайте изменим условия: def t4(): t = 'text'*100 for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t5(): arr = ['text'*100] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t6(): for _ in range(1000): s = 'text'*100 + 'text'*100 + ... # всего 10 раз >>> timeit(t4, number=10000) 12.795130728000004 >>> timeit(t5, number=10000) 2.642637542999182 >>> timeit(t6, number=10000) 0.2184546610005782 Вот, уже другой разговор, сразу видна разница, в среднем в 6 раз. Но погодите, почему последний тест t6() по скорости такой же как и t3()? Ведь строки теперь в 100 раз длиннее! Это вопросы оптимизации кода, какие простые изменения ускоряют или замедляют выполнение программы. Мы столкнулись с примером обхода обращения к переменной. Например, именно так работает директива #define в С++, во время компиляции подставляя значение переменной вместо ссылки на неё. В Python это тоже работает, но часто ли вы сможете встретить такой способ работы со строками? К сожалению, способ почти только теоретический. В целом, тесты показали то, что мы хотели. Делаем выводы самостоятельно. Полный листинг 🌍 #tricks

Резултати

Пронајдени 11 слични објави

Пребарај: #fansly

当前筛选 #fansly清除筛选
【精品】至尊的小宝盒

@zhizunbaohe6 · Post #639 · 12.02.2026 г., 14:28

#Fansly#梨奈rina_vlog 评论区查看(39v) 最新 雷电将军cos 手冲口交后入 这个视觉大满屏看着看点太高了 把小编看的也梆梆硬 控偶爆射满脸(男主也不知道憋了多久射了那么多)最后胸射时候射的就没那么冲了 最后直接后入 小穴小肥肥的感觉 包裹满满 可能女主觉得带套子不过瘾 最后把套子拿下去接着干 射完以后帮添干净这个点一般男人受不了吧

Xposed框架频道

@xposedchannel · Post #5055 · 19.01.2026 г., 07:44

🥰标题:蓝色之心_1.3.0_解锁高级版 🌈简介:海量高清大片免费看,多类型任意挑,懂的都懂!秒播放不卡顿,多线路可切换,观影体验超丝滑. 📃下载地址:在线下载‖蓝奏云盘 😘 标签:#开车#福利#fansly

👥Coomer | OnlyFans 等平台资源分享站 Coomer 是一个由网友 自主投稿 的资源分享平台,主要收录 OnlyFans、CandFans、Fansly 等内容。用户可以在站内 免费浏览 相关信息,站内通过用户投稿的方式,持续沉淀和扩充内容库 😎 小编有话说:半夜悄悄看 🚀在线体验 标签:#Coomer#OnlyFans#CandFans#Fansly 🗓发【关键词】搜索资源: @xiuerSearch ✈️频道 | 💬群聊 | 📱中文包

cosplay角色扮演

@nsdbqjues · Post #6296 · 15.04.2026 г., 16:34

💙偶像大師角色扮演原始性中出彙編。 ✨想跟人氣偶像一起嘗試多重高潮中出性愛嗎? 2.19 最新作品 作者:#Aliceholic13 出处:#推特#fansly#onlyfans 标签:#日本#角色扮演#cos#口交#骑乘#后入 推荐速游VPN,按量计费